Databricks
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推出Databricks GenAI合作伙伴加速器，助力数据工程与迁移
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原文英文，约2400词，阅读约需9分钟。
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内容提要
企业面临现代化数据架构的压力，需摆脱传统ETL系统，采用更简单、可扩展的架构。许多组织仍依赖手动代码转换和复杂的数据管道，导致迁移缓慢，影响AI采用。Databricks通过GenAI加速器，利用智能代理生成SQL和Python代码，优化数据管道，简化数据工程和迁移，提高效率，助力企业快速现代化数据操作。
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关键要点
- 企业面临现代化数据架构的压力，需要摆脱传统ETL系统，采用更简单、可扩展的架构。
- 许多组织仍依赖手动代码转换和复杂的数据管道，导致迁移缓慢，影响AI采用。
- Databricks通过GenAI加速器，利用智能代理生成SQL和Python代码，优化数据管道，简化数据工程和迁移。
- GenAI加速器分为两类：数据工程和平台迁移，旨在提高效率和一致性。
- 超过二十个合作伙伴提供这些解决方案，包括Blend360、Blueprint、Celebal Technologies等。
- GenAI加速器帮助组织在数据生命周期中实现自动化，缩短交付时间，提高工程成果。
- Blend360的Trellis IQ通过智能代理处理数据管理任务，显著提高效率。
- Blueprint的Lakehouse Optimizer优化企业的成本、性能和治理，帮助降低总拥有成本。
- Celebal Technologies的Eagle Eye提供数据可观察性，确保数据质量和透明度。
- Elastacloud的Chat QnA允许团队通过自然语言查询分布式企业数据，简化数据访问。
- EXL的EXLdata.ai解决方案将数据转化为可信的AI准备输入，促进智能决策。
- EY的Data Fusion简化数据处理，提供可信的AI准备数据，满足金融机构的需求。
- Infosys的DE.AI加速器优化数据工程工作流，支持数据迁移和代码优化。
- LTIMindtree的SSIS到PySpark迁移解决方案自动化转换过程，减少风险。
- Persistent Systems的iAURA提供持续的数据质量监控，减少数据质量事件。
- Slalom的LakeSpeak将图形智能引入Databricks Lakehouse，提升数据智能。
- TCS的Agentic Ops自动化事件识别和解决，提高运营效率。
- Tiger Analytics的Intelligent Data Express加速器加速数据生命周期的交付。
- zeb的Agentic MDM为金融服务自动化数据对账，确保合规性和数据质量。
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